重要酵素同定のためのクラスタリング手法

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概要

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• 神経は複数の突起を持ち,そのうち1つが複雑な回路形成のための軸索となる.酵素(kinase)はこの軸索伸長を制御する重要な生体分子であるが,酵素の種類は膨大である.本研究では,限られたデータから軸索伸長に大きく貢献する酵素の推定に効果的な手法を調べた.生化学反応方程式で作成した人工データに複数の機械学習法を適用・比較を行った.その結果,ridged partial least squares (RPLS)法がナイーブベイズ・サポートベクターマシン.ランダムフォレスト法などよりも良い分離能力を持つことが分かった.これは,RPLSによる次元削減が効果的に機能していることを示す.

• 一般社団法人電子情報通信学会の論文
• 2013-03-06

著者

• 池田 和司

  奈良先端科学技術大学院大学

• 池田 和司

  金沢大学工学部電気・情報工学科

• 作村 諭一

  愛知県立大学情報科学部

• 吉田 裕司

  奈良先端科学技術大学院大学バイオサイエンス研究科

• 間島 慶

  奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科

• 山田 達也

  奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科

• 丸野 由希

  奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科

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